ElasticSearch IDF BM25 函数图像

本文主要是介绍ElasticSearch IDF BM25 函数图像，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

什么是IDF？

逆向文件频率（inverse document frequency，IDF）是一个词语普遍重要性的度量。某一特定词语的IDF，可以由总文件数目除以包含该词语之文件的数目，再将得到的商取以10为底的对数得到

IDF函数图像

es 的idf公式：idf=log(1 + (docCount - docFreq + 0.5) / (docFreq + 0.5))
当docCount 既定时 docFreq 逐步增大

当docFreq 既定时docCount 逐步增大

什么是BM25

bm25 是一种用来评价搜索词和文档之间相关性的算法，它是一种基于概率检索模型提出的算法，再用简单的话来描述下bm25算法：我们有一个query和一批文档Ds，现在要计算query和每篇文档D之间的相关性分数，我们的做法是，先对query进行切分，得到单词$q_i$，然后单词的分数由3部分组成：
单词$q_i$和D之间的相关性
单词$q_i$和D之间的相关性
每个单词的权重
最后对于每个单词的分数我们做一个求和，就得到了query和文档之间的分数。

BM25函数图像

ES的BM25算法公式 (freq * (k1 + 1)) / (freq + k1 * (1 - b + b * fieldLength / avgFieldLength))
当freq逐步增大

当调节因子k1逐步增大

当b逐步增大

这篇关于ElasticSearch IDF BM25 函数图像的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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